neo4j runway

Piste Neo4j

Neo4j Runway est une bibliothèque Python qui simplifie le processus de migration de vos données relationnelles vers un graphique. Il fournit des outils qui résument la communication avec OpenAI pour exécuter la découverte de vos données et générer un modèle de données, ainsi que des outils pour générer du code d'ingestion et charger vos données dans une instance Neo4j.

Notre modèle de données semble répondre aux trois cas d'utilisation auxquels nous aimerions répondre :

• Quelle région contient le plus de sous-régions ?
• Quelles sont les devises les plus populaires ?
• Quels pays partagent des fuseaux horaires ?

Si nous souhaitons modifier le modèle de données, nous pouvons demander au LLM d'apporter des modifications.

 gdm . iterate_model ( corrections = "Create a Capital node from the capital property." )
gdm . current_model . visualize ()

Génération de code

Nous pouvons maintenant utiliser notre modèle de données pour générer du code d'ingestion.

 gen = PyIngestConfigGenerator ( data_model = gdm . current_model ,
                         username = os . environ . get ( "NEO4J_USERNAME" ),
                         password = os . environ . get ( "NEO4J_PASSWORD" ),
                         uri = os . environ . get ( "NEO4J_URI" ),
                         database = os . environ . get ( "NEO4J_DATABASE" ),
                         file_directory = data_directory , source_name = "countries.csv" )

pyingest_yaml = gen . generate_config_string ()

Ingestion

Nous utiliserons la configuration yaml PyIngest générée pour ingérer nos données dans notre instance Neo4j.

 PyIngest ( config = pyingest_yaml , verbose = False )

Nous pouvons également l'enregistrer sous forme de fichier .yaml et l'utiliser avec le PyIngest d'origine.

 gen . generate_config_yaml ( file_name = "countries.yaml" )

Voici un aperçu de notre nouveau graphique !

Analyse exploratoire des données graphiques

Runway propose un module permettant d'exécuter facilement des analyses sur un graphique existant afin d'obtenir des informations telles que la recherche de nœuds isolés et le classement des degrés des nœuds supérieurs.

Consultez ici un exemple du module GraphEDA de Runway.

Limites

Runway est actuellement en version bêta et en développement rapide. Veuillez soulever des problèmes avec GitHub et fournir des commentaires sur les fonctionnalités que vous souhaitez. Voici quelques-unes des limitations actuelles :

• Une modélisation de données plus complexe est en cours de développement
• Les nœuds ne peuvent avoir qu'une seule étiquette
• Seules l'unicité et les contraintes clés sont prises en charge
• Seuls les modèles OpenAI peuvent être utilisés pour le moment
• Runway prend uniquement en charge l'ingestion de fichiers locaux, bien qu'il prenne en charge la génération de code pour d'autres méthodes d'ingestion